SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
BUDIDAYA IKAN AIR TAWAR DI GIRI TIRTA CIKALANG
Nono Sudarsono
1), Nanang Suciyono
2), Riyan Hardianto
3)1), 2)
Teknik Informatika STMIK Tasikmalaya
3)
Teknik Informatika
STMIK Tasikmalaya Jl RE Martadinata No. 272 A Kota TasikmalayaEmail : nonoznonoz@gmail.com1), nanangsuciyono2@gmail.com2), dols.link@gmail.com3)
Abstrak
Giri Tirta Cikalang adalah salah satu tempat budidaya ikan air tawar di Kab. Tasikmalaya, Budidaya ikan dalam kolam air tawar pun naik cukup pesat yaitu berkisar 11 persen setiap tahun. Namun seringkali terdapat kasus di mana para peternak ikan air tawar tidak mengetahui jenis bibit ikan yang cocok untuk diternakkan di daerah mereka tinggal dengan kondisi suhu air yang mereka miliki, maka faktor pemilihan bibit ikan tersebut menjadi faktor penting bagi keberhasilan peternak budidaya ikan.
Perlu dibuatkan sebuah sistem pendukung keputusan budidaya ikan air tawar menggunakan metode weighted product (WP) hasil dari Sistem Penunjang Keputusan budidaya ikan air tawar ini dapat memberikan informasi mengenai jenis-jenis bibit ikan air tawar, serta membantu peternak dalam pengambilan keputusan mengenai bibit ikan air tawar berdasarkan keadaan modal, media atau tempat yang digunakan, dan kualitas air suatu daerah yang akan di budidayakan.
Kata kunci: SPK, budidaya ikan air tawar, weighted
product (WP).
1. Pendahuluan
Beberapa orang sering dihadapkan pada seuatu keadaan dimana harus memutuskan untuk satu dari beberapa pilihan yang ada. Sistem pendukung keputusan atau
Decision Support system (DSS) adalah system informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipualsian data yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan pada situasi yang semi tersetruktur dan situasi yang tidak terstruktur dimana tidak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [1]
Dalam bidang budidaya perikanan juga tidak lepas dari masalah yang mengharuskan setiap orang terlibat didalamnya untuk mengambil sebuah keputusan terkait permasalahan tersebut. Permasalahan yang kerap dialami yaitu dalam penentuan jenis ikan yang cocok untuk di budidayakan pada kondisi atau keadaaan daerah tertentu. Setiap daerah memiliki letak dan ketinggian berbeda hal ini akan mempengaruhi kualitas air di masing– masing daerah. SPK budidaya ikan air tawar ini dapat
tawar, serta membantu peternak dalam pengambilan keputusan mengenai bibit ikan air tawar berdasarkan keadaan modal, media atau tempat yang digunakan, dan kualitas air suatu daerah yang akan di budidayakan. Metode yang digunakan dalam SPK ini menggunakan metode Fuzzy mamdani.
Logika Fuzzy merupakan pengembangan dari logika primitive yang hanya mengenal keadaan ,yaitu “ya” atau “tidak”. Dengan adanya logika fuzzy, dapat mengenal peubah– peubah linguistik seperti “agak besar”, “besar”, “sangat besar”.[2]
1.1. Jurnal terkait
Sistem Pendukung Keputusan menentukan jenis ikan air tawar di Kabupaten Banyumas menggunakan metode Simple Additif Weighting (SAW). Penulis : Ardi Dian Triyadi, Tito Pinandita, Suwarsito (2010). [3]
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Ikan Untuk Budidaya di Desa Aranio menggunakan metode Analytical Hierarchy. Penulis : RahmanSaputra (2012). [4]
2. Pembahasan
2.1. Analisis sistem
Analisis sistem adalah menguraikan dari semua sistem informasi yang utuh kedalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mendefinisikan dan mengevaluasi permasalahan-permasalahan, hambatan-hambatan yang terjadi dan kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikannya
Masalah yang timbul dari system yang sedang berjalan adalah sebagai berikut :
1. Sering terjadi kesalahan dalam pemilihan benih bibit ikan yang akan di budidayakan.
2. Panen ikan hasil budidaya tidak sesuai dengan waktu yang telah di targetkan.
2.2. Analis Sistem yang sedang berjalan
Berdasarkan hasil analisis dari penelitian di lapangan yang dilakukan Penulis di Giri Tirta Cikalang dapat dilihat pada flowmap yang sedang berjalan di tunjukan pada gambar 1. Sedangkan flowmap yang diajukan di tunjukan pada gambar 2.
Gambar 1. Flowmap Yang Sedang Berjalan
Gambar 2. Flowmap Yang diajukan
Diagram Konteks
Diagram konteks ini merupakan bagian dari DFD level tertinggi yang menggambarkan dari keseluruhan sistem. dibawah ini diagram konteks pada perancangan sistem pendukung keputusan budidaya ikan air tawar bisa dilihat pada gambar 3. Diagram alir data level 0 gambar 4. Diagram alir data level 1 proses 1 gambar 5. Diagram alir data level 1 proses 2 gambar 6. Dan Entity Relation Diagram (ERD) di tunjukan pada gambar 7.
Gambar 3. Diagram Konteks
Diagram Alir Data Level 0
Gambar 4. Diagram Alir Data Level 0
Diagram Alir Data Level 1 proses 1
Gambar 5 . Diagram Alir Data Level 1 Proses 1
Diagram Alir Data Level 1 proses 2
Entity Relation Diagram (ERD)
Gambar 7. ERD ( Entity Relation Diagram)
2.3. Pemecahan Masalah
Menggunakan Metode Weighted Product
Dalam pengambilan keputusan menggunakan metode weighted product ada beberapa tahapan yaitu :
1. Terdapat 5 jenis bibit ikan air tawar yang menjadi alternatif :
A1: Gurame A2: Nila
A3: Mas
A5: Nilem
2. Ada 3 kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan yaitu :
C1: Suhu Air (celcius)
C2: ketinggian dataran (meter dpl) C3: Luas Kolam (m2)
3. Tingkat kepentingan yang diambil untuk setiap keriteria sehingga diperoleh W= [5,3,2] : ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1. Tingkat kepentingan setiap kriteria
No Kriteria Bobot Keterangan
1 Suhu Air 5 Sangat Penting
2 Ketinggian Dataran 3 Penting
3 Luas Kolam 2 Cukup Penting
4. Nilai bobot kriteria 1 ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai bobot kriteria 1
No Suhu Air (oC) Bobot
1 0–10 1
2 11–20 2
3 21–25 3
4 26 –30 4
5. Nilai bobot kriteria 2 ditunjukan pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai bobot kriteria 2
No Ketinggian dataran (m dpl) Bobot
1 0–50 1
2 51–100 2
3 101–250 3
4 251–500 4
6. Nilai bobot kriteria 3 ditunjukan pada tabel 4.
Tabel 4. Nilai bobot kriteria 3
No Luas kolam (m2) Bobot
1 0–50 1
2 51–100 2
3 101 –150 3
4 151 > 4
7. Penilaian untuk setiap kriteria , contoh perhitunganya ditunjukan pada tabel 5.
Tabel 5. Penilaian untuk setiap kriteria
No Alternatif Kriteria C1 (celcius) C2(m dpl) C3 (m2) 1 A1 26 225 200 2 A2 30 500 100 3 A3 23 375 50 4 A4 23 400 200 5 A5 23 500 80
8. Perbaikan nilai setiap kriteria ditunjukan pada tabel 6.
Tabel 6. Perbaikan nilai setiap kriteria
No Alternatif Kriteria C1 (celcius) C2 (m dpl) C3 (m2) 1 A1 4 3 4
2 A2 4 4 3
3 A3 3 4 1
4 A4 3 4 4
5 A5 3 4 3
Di tempat penelitian memiliki nilai–nilai kriteria sebagai berikut :
C1= Suhu Air : 28 °C
C2 = Ketinggian Dataran : 400 m dpl C3 = Luas Kolam : 150 m2
Dari tabel diatas dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu. Seperti yang sudah diketahui sebelumnya, bobot preferensi yang ada yaitu W = (5, 3, 2). Dari bobot tersebut dilakukan perbaikan bobot sebagai berikut : W1 = 5 / 5+3+2 = 5/10 = 0.5
W2 = 3/ 5+3+2 = 3/10 = 0.3 W3 = 2 / 5+3+2 = 2/10 = 0.2
Kemudian dihitung vektor S dari bobot diatas : S1 = (4 0.5)x(3 0.3)x(4 0.2) = 2 x 1,3903 x 1,3195 = 3,6690 S2 = (4 0.5) x (4 0.3) x(3 0.2) = 2 x 1,5157 x 1,2457 = 3,7762 S3 = (3 0.5) x (4 0.3) x (1 0.2) = 1,7320 x 1,5157 x 1,3195 = 2,6251 S4 = (3 0.5) x (4 0.3) x (4 0.2) = 1,7320 x 1,157 x 1,3195 = 3, 4639 S5 = (3 0.5) x (4 0.3) x (3 0.2) = 1,7320 x 1,5157 x 1,2457 = 3,2702
Hasil rekomendasi perhitungan menggunakan WP Ditunjukan pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil rekomendasi perhitungan menggunakan
WP
No Alternatif Nilai Keterangan
1 Gurame 0,2182 Cukup cocok
2 Nila 0,2248 Sangat cocok
3 Mas 0,1563 Tidak cocok
4 Tawes 0,2061 Tidak cocok
5 Nilem 0,1947 Tidak cocok
Nilai terbesar ada pada V2 sehingga alternatif A2 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Dengan kata lain, jenis bibit ikan Nila lebih direkomendasikan untuk dipilih sebagai bibit ikan
berdasarkan prioritas kriteria ( suhu air, luas kolam, Ketinggian Dataran ) di Giri Tirta Cikalang.
C. Interface Input
Sebagai awal dari proses pengolahan data informasi adalah dengan langkah input data informasi. Dengan demikian hasil dari pengolahan sistem informasi tidak terlepas dari data yang diinputkan. Input login ditunjukan pada gambar 8, menu utama gambar 9, add bibit ikan gambar 10, data nilai bibit ikan gambar 11, nilai kriteria gambar 12, hasil nilai perhitungan gambar 13.
a) Input Login
Gambar 8 . Form Input Login
b) Menu utama
Gambar 9 . Form Menu Utama
c) Add data bibit ikan
d) Data Nilai Bibit Ikan
Gambar 11. Form Data Nilai Bibit Ikan
e) Nilai Kriteria
Gambar 12. Form Nilai Kriteria
f) Hasil Nilai Perhitungan
Gambar 13. Form Hasil Nilai Perhitungan 3. Kesimpulan
Telah berhasil di buat aplikasi sistem pendukung keputusan budidaya ikan air tawar. Aplikasi yang sudah di buat dapat memberikan informasi rekomendasi pemilihan bibit ikan air tawar dan mempermudah pengguna dalam mengambil keputusan budidaya ikan air tawar. Dengan adanya aplikasi yang sudah dibuat, maka
ikan, dan panen hasil budidaya sesuai dengan waktu yang telah di targetkan.
Saran aplikasi sistem penunjang keputusan budidaya ikan air tawar, untuk kedepannya dapat dilakukan pengembangan, seperti penambahan kriteria – kriteria penilaian tiap bibit ikan perlu perawatan, evaluasi dan analisa secara rutin, sehingga dapat dilihat apakah perlu diadakan perbaikan atau penyempurnaan terhadap aplikasi sistem penunjang keputusan yang buat.
Daftar Pustaka
[1] A, Kadir, PengenalanSistemInformasi (2010)
[2] Pandjaitan, L.W., Dasar-Dasar Komputasi Cerdas (2009) [3] Suwarsito (2010) Sistem Pendukung Keputusan menentukan jenis
ikan air tawar di Kabupaten Banyumas menggunakan metode Simple Additif Weighting (SAW).
[4] RahmanSaputra (2012)Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Ikan Untuk Budidaya di Desa Aranio menggunakan metode Analytical Hierarchy
Biodata Penulis
Nono Sudarsono, memperoleh gelar Sarjana Kompter
(S.Kom), Jurusan Teknik Informatika STMIK Tasikmalaya , lulus tahun 2006. Memperoleh gelar Magister Komputer (M.Kom) Program Pasca Sarjana Magister Teknik Informatika Universitas Komputer Bandung. Lulus tahun 2012. Saat ini menjadi dosen di STMIK Tasikmalaya.
Nanang Suciyono, memperoleh gelar Sarjana Kompter
(S.Kom), Jurusan Teknik Informatika STMIK Tasikmalaya , lulus tahun 2012. Saat ini sedang studi untuk Memperoleh gelar Magister Komputer (M.Kom) Program Pasca Sarjana Magister Teknik Informatika di STMIK LIKMI Bandung. Saat ini menjadi dosen di STMIK Tasikmalaya.
Riyan Hardianto, memperoleh gelar Sarjana Kompter
(S.Kom), Jurusan Teknik Informatika STMIK Tasikmalaya , lulus tahun 2015. Saat ini bekerja di salah satu instansi di Kota Tasikmalaya.
